1.一种基于天牛须搜索优化的无人帆船路径跟踪制导方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：采集帆船航行数据参数；

通过声呐、雷达和传感器采集帆船航行过程中的航行数据；

步骤2：构建无人帆船路径跟踪制导的代价函数；

经过对无人帆船路径跟踪制导的研究确定动静障碍物、速度和航程对帆船的航行状态产生影响；无人帆船路径跟踪制导的代价函数包括避碰代价函数、路径跟踪代价函数、速度损失代价函数和航程损失代价函数；

步骤21：构建避碰代价函数；

避碰代价函数的计算表达式如下式所示：

式中：i表示障碍物编号；n表示障碍物总个数；ψd表示帆船航行时的参考航向角；f1(ψd)表示避碰代价函数； 表示随速度变化的危险度函数； 表示第i个障碍物的速度；

表示第i个障碍物的最小会遇距离；

步骤22：构建路径跟踪代价函数；

路径跟踪代价函数需要分情况确定，当帆船位于参考路径右侧时，构造代价函数如下式所示：式中：f2(ψd)表示路径跟踪代价函数；k2表示一个正的常数；ψpf表示路径跟踪的参考航向角；β表示帆船到参考路径的垂线距离与帆船和目标点间距离的夹角；g2表示横向误差影响函数；ye表示横向误差；

当帆船位于参考路径左侧时，构造代价函数如下式所示：步骤23：构建速度损失代价函数；

构造速度损失的代价函数如下式所示：

式中：u1表示帆船速度； 表示帆船速度u1的最大值；k3表示调优参数；f3(ψd)表示速度损失代价函数；

步骤24：构建航程损失代价函数；

如果当前计算的时间为t，上一时刻为t‑1，则构造的航程损失代价函数为：f4(ψd)＝k4|ψd(t)‑ψ(t‑1)|式中：k4为一个正的调优参数；f4(ψd)表示航程损失代价函数；ψd(t)表示时间t时刻的帆船航行时的参考航向角；ψ(t‑1)表示时间t‑1时刻的帆船航行时的航向角；

步骤25：构建无人帆船路径跟踪制导的代价函数；

获取步骤21、步骤22、步骤23和步骤24的结果，获得无人帆船路径跟踪制导的代价函数的具体形式由下式所示；

F(ψd)＝f1(ψd)+f2(ψd)+f3(ψd)+f4(ψd)式中：F(ψd)表示无人帆船路径跟踪制导的代价函数；

步骤3：求解无人帆船路径跟踪制导的代价函数；

获取步骤2得到的帆船路径跟踪制导的代价函数，通过改进的天牛须搜索算法实现优化，为提高天牛须搜索性能建立如下搜索状态的迭代表达式：t+1 t t

式中：x 表示t+1时刻搜索状态；x表示t时刻搜索状态；δ 表示搜索状态参数；sign表示符号函数；F(xl)表示左须对应的帆船路径跟踪制导的代价函数；F(xr)表示右须对应的帆船路径跟踪制导的代价函数；

通过上述迭代表达式，使无人帆船路径跟踪制导的代价函数F(ψd)达到最小值，进而确定最优的参考航向角ψd，通过参考航向角控制帆船的航行姿态，实现帆船路径跟踪制导。

2.根据权利要求1所述的基于天牛须搜索优化的无人帆船路径跟踪制导方法，其特征在于，所述步骤1中的航行数据具体包括：参考航向角为ψd，帆船航向角为ψ，帆船速度方向与选定障碍物之间的夹角为ψ1，障碍物速度方向与帆船的夹角ψ2，帆船的速度为u1，障碍物速度为u2,帆船到参考路径的垂线距离与帆船和目标点间距离的夹角为β，障碍物的纵坐标y0，障碍物的横坐标x0，帆船与障碍物之间初始的距离d0。

3.根据权利要求1所述的基于天牛须搜索优化的无人帆船路径跟踪制导方法，其特征在于，所述步骤21中的避碰代价函数具体获得方法如下：以无人帆船所在的平面位置为圆心，设置一个圆形的探测区域用以表示雷达和声纳的探测能力，而且只对探测区域内的障碍物进行处理；其中ψ1表示朝向选定障碍物(x0,y0)的夹角，具体表示为：式中：ψ1表示帆船速度方向与选定障碍物的夹角；y0表示选定障碍物的纵坐标；y表示帆船纵坐标；x0表示选定障碍物的横坐标；x表示帆船横坐标；

帆船与障碍物之间的距离d通过下式确定：式中：d表示随时间变化的帆船与障碍物之间的距离；d0表示帆船与障碍物之间初始的距离；a1表示会遇时间参数；a2表示会遇距离参数；TCPA表示最小会遇时间；

其中，会遇时间参数和会遇距离参数的计算表达式如下式所示：式中：u1表示帆船速度；u2表示障碍物速度；ψ2表示障碍物速度方向与帆船的夹角；

进一步，确定最小会遇时间和最小会遇距离的计算表达式如下式所示：式中：DCPA表示最小会遇距离；

检测区域内的所有障碍物均应通过以上两式进行评估，当TCPA≤0成立时，其对应障碍物首先被排除，仅针对TCPA＞0成立时的障碍物进行考虑；

其中，随速度变化的危险度函数如下式所示：式中： 表示随速度变化的危险度函数； 表示第i个障碍物的速度；k1表示一个比例系数； 表示速度的阈值。

4.根据权利要求1所述的基于天牛须搜索优化的无人帆船路径跟踪制导方法，其特征在于，所述步骤22中的路径跟踪代价函数具体获得过程如下所示：前进方向目标点P的相对坐标为(xp,yp)，则路径跟踪的参考航向角可以表示为：式中：ψpf表示路径跟踪的参考航向角；yp表示目标点纵坐标；xp表示目标点横坐标；

当ψd在参考路径的垂线距离与帆船和目标点间距离的夹角β区域内时，实现路径跟踪，而如果位于180°‑β的区域时，针对障碍物和帆船的不同位置，需要分情况考虑，构造不同的代价函数；

其中，横向误差影响函数如下式所示；

式中：g2表示横向误差影响函数；表示一个正的阈值参数。

5.根据权利要求1所述的基于天牛须搜索优化的无人帆船路径跟踪制导方法，其特征在于，所述步骤3中的改进的天牛须搜索算法优化过程如下所示：首先，分别确定当前时刻的左须位置和右须位置，其具体表达式如下所示：t t

式中：xl表示左须位置；xr表示右须位置；x表示t时刻搜索状态；d表示当前搜索长度；

表示一个任意方向的单位向量；

其中，搜索状态参数的计算表达式如下式所示：t t

δ＝c0d；0＜c0＜1

式中：c0表示搜索状态参数缩减系数；

接着，搜索长度迭代计算表达式如下式所示：t+1 t

d ＝c1d；0＜c1＜1

t+1

式中：d 表示t+1时刻的搜索长度；c1表示搜索长度缩减系数；

t+1 min

并且，当d 小于预先设定的一个搜索范围d 时，搜索完成，输出；

1

x＝ψ(t‑1)

1

式中：x表示初始搜索状态；

使帆船路径跟踪制导的代价函数F(ψd)在t时刻达到最小值，输出对应的参考航向角ψd。